최근 여러 분야에서 컴퓨터의 용도가 확산되고 더 높은 computing power에 대한 요구가 증가함에 따라, 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위하여 프로세서의 고속화와 함께 시스템 구조의 개선을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 한 시스템내에 여러 개의 CPU들이 존재하는 다중프로세서 시스템(multiprocessor system) 구조를 가진 슈퍼미니급 중형 컴퓨터들은 상호연결망으로서 버스(bus) 방식을 많이 채택하고 있다. 버스 구조는 하드웨어가 간단하여 구현이 용이하지만, 여러 개의 시스템 지원들(프로세서들, 기억장치 모듈들 및 입출력 모듈들)이 버스를 공유하기 때문에 경합으로 인한 지연 시간이 발생하게 된다. 이러한 지연 시간으로 인한 성능 저하를 개선하는 방법으로는 버스 수의 증가와 최적 통제 프로토콜의 설계가 있다. 본 연구에서는 여러 개의 버스를 가진 다중프로세서 시스템에서 4가지 대표적인 버스 중재 프로토콜들에 대해 성능을 분석, 비교하여 최적 프로토콜을 제시하고자 한다. 이러한 대규모 하드웨어에 의하여 구현되는 시스템에서 주요 설계 요소들에 따른 시스템 성능 분석과 비교는 설계 단계에서 필수적인 과정이다. 그러나 하드웨어를 만들어서 분석하는 방법은 시간과 비용이 많이 소요되기 때문에 소프트웨어 시뮬레이션 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구팀에서는 시뮬레이션 전용언어인 SLAM II를 이용하여 다중프로세서 시스템의 시뮬레이터를 개발하고, 버스중재 프로토콜(bus arbitration protocol)을 용이하게 변경할 수 있도록 하여 각각의 성능을 비교하였다. 이 연구에서 비교된 프로토콜들은 고정-우선순위 방식(fixed-priority scheme), FIFO(first-in first-out) 방식, 라운드-로빈 방식(round-robin scheme), 및 회전-우선순위 방식(rotating-priority scheme) 등이다. 실험은 시스템의 주요 요소들인 프로세서와 기억장치 모듈 및 버스의 수들을 변경시킴으로써 다양한 시스템 환경에 대한 분석을 시도하였다. 작업 부하가 되는 기하장치 액세스 요구간 시간가격(inter-memory access request time interval)은 필요에 따라서 고정값 또는 확률 분포함수를 사용하였다. 특히, 실행될 프로그램의 특성에 따라 각 프로토콜의 성능이 다르게 나타날 수 있음을 검증하였으며, 기억장치의 지역성(memory locality)에 대한 프로토콜들의 성능도 비교하였다.
본 연구에서는 홍수량과 홍수위 산정 및 치수경제성 분석을 함에 있어 본질적으로 내재되어 있는 불확실성에 대한 고려를 분석에 포함하여 피해발생확률을 추정하고자 하였다. 이를 위하여 섬강유역을 대상유역으로 선정하였고 각 홍수량 산정지점에서의 빈도별로 임계지속시간 개념을 사용하여 빈도별 확률강우량을 산정하였다. 유역내 8개구간을 대상으로 연 피해 기대치, 연 초과확률, 장기간 위험도, 조건부 비초과확률 등을 계산하기 위해 HEC-FDA를 이용하여 유량-빈도, 수위-유량, 침수심-피해액 함수를 구축 하였으며 불확실성이 고려된 함수들로부터 500,000번 이상의 모의발생을 통하여 표본 추출한 자료를 바탕으로 연 피해 기대치를 구하였다. 여러 가지 설계빈도의 제방을 계획하여 이에 대한 평가를 수행하여 적정 빈도나 투자우선순위에 대한 결과를 산정하였다. 분석결과 불확실성을 고려할 경우 B/C값이 12%정도 증가됨을 알 수 있었으며, 적정 빈도나 투자우선순위 등도 바뀔 가능성이 있었다. 실제 홍수피해 저감계획시 경제적인 분석이외에 정치적, 사회적인 분석을 함께 수행한다면 보다 합리적인 결정에 도움을 줄 수 있을것으로 판단된다.
본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.
치유율 모형(cure rate model)은 위험 그룹의 단조 감소에 대한 가정이 부적절한 경우에 적용될 수 있다. 예를 들어, 생존 분석에서 위험 그룹은 시간이 경과함에 따라 점점 감소하여 무한대의 시간대에는 영으로 수렴하며 이는 곧 생존 함수가 영으로 수렴함을 의미한다. 하지만 이러한 가정이 적합하지 못한 자료가 의약학, 사회학, 경제학 등에서 종종 발생된다. 즉, 어느 시점에 이르러 더 이상의 생존함수는 감소하지 않고 평행선을 보여주는 경우에 로그 순위검정(log rank test)과 Cox's 비례위험모형(proportional hazard model)의 적용은 바람직하지 못한 결론을 가져오게 된다. 이러한 자료에 대해 치유율 모형(cure rate model)에서는 사건 발생 취약 그룹(susceptible group)과 비취약 그룹(insusceptible group)으로 나누어 취약그룹에 대해서만 일반적인 생존 분석 방법을 적용하는 혼합 모형(mixture model)을 적용해왔다 (Berkson과 Gage, 1952). 본 연구에서는 이러한 치유율 모형을 군집화 구간 중도 절단 자료(clustered interval censored data)에 적용해 보고자 한다. 최근에 Kim과 Jhun (2008)은 구간 중도 절단자료에 대해 치유율 모형을 적용하였으며 본 연구에서는 그들의 방법을 군집화 자료로 확장할 것이다. 실제 자료 분석의 예로 금연자료를 분석할 것이다.
댐 군 연계운영을 위한 기존의 많은 최적화 모형은 경제성에 기반을 둔 단일 목적 함수를 가정함으로써 현실과는 동떨어진 결과를 도출하곤 하였다. 따라서 보다 현실적인 최적화 모형이 되기 위해서는 실제 운영과정을 모사할 수 있도록 적절한 초기 가중치를 부여하여 모형을 구축하고, 상충되는 목적간의 절충안으로 파레토 프런티어(Pareto-frontier)를 제시할 수 있는 다중목적 의사결정 기법이 요구된다. 본 연구의 목적은 댐 군 연계 운영을 위한 최적화 모형으로 소개된 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model)의 다중목적함수에 적합한 초기 가중치를 도출할 수 있는 시스템을 제안하는 것이다. 본 연구에서는 최적화 모형에 적합한 가중치를 결정함에 있어 댐의 초기저수량과 미래의 예상 유입량과 같은 수문 조건을 감안할 필요가 있음에 주목하였다. 이것은 초기저수량과 미래에 예상되는 유입량이 작을 경우 가급적 저수에 중점을 두고, 그 반대일 경우는 발전방류에 주안점을 두는 것이 바람직하다는 사실에서 추정해 볼 수 있는 가정이다. 따라서 댐의 초기 저수량 조건과 유입량 시나리오의 다양한 수문 조건별로 가장 적합한 가중치를 찾아본 후, 수문 조건을 입력요소로, 최적 가중치를 출력요소로 갖는 신경망 모형을 활용해서 수문 조건에 적합한 가중치를 예측할 수 있는 절차를 제안한다. 이 과정에서 최적 가중치를 도출하는 것이 관건이 될 수 있는데, 이를 위해 전승목 (2008)등이 제안한 DEA기반 순위결정 절차를 활용해서 최선의 파레토 최적해와 이에 대응되는 가중치를 찾아 이를 신경망 모형의 출력요소 값으로 활용하였다. 본 연구에서 제안하는 신경망 모형은 임의의 수문 상황에 대해 이에 적합한 CoMOM의 초기 가중치를 결정해 줌으로써 CoMOM과 같은 최적화 모형의 가중치 선정에 따르는 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
최근의 기상이변 및 집중호우 등에 대응하기 위해 기존 다목적댐 상류지역에 대한 홍수를 저감시키고, 용수공급, 퇴사 및 탁수저감, 부유물 차단 및 레크레이션 등 기존댐의 효용 증진과 그 가치를 제고하기 위하여 다목적댐 상류에 소규모댐 설치 필요성이 커지고 있다. 따라서 본 연구에서는 소양강, 충주, 횡성, 안동, 임하, 합천, 남강, 밀양, 대청, 용담, 섬진강, 주암(본,조), 부안, 보령, 장흥 등 전국의 다목적댐 15개소의 상류 하천 및 유역을 대상으로 국내외 사례를 조사하여 소규모댐의 정의, 역할, 기능 및 효과를 제시하고 소규모댐의 필요성 및 사업의 타당성을 정립하며, 상류 소규모댐 개발 가능지점 선정을 위하여 댐별 특성을 고려한 수문현황, 환경기초현황 등의 문헌조사와 이를 토대로 도상검토 및 현장조사를 통한 홍수조절, 상류 용수공급, 퇴사, 탁수, 부유물, 레크레이션 등의 소규모댐의 필요성을 제시하여 지자체 및 지역의견 수렴후 개발지점을 선정하는 것이다. 개발지점 선정을 위하여 이수부문 및 치수부문으로 조사목적을 구분하였으며, 이수부분은 인구 현황 및 상수도 이용실태 등을 각 댐별 관련보고서 및 현황 자료를 조사 분석하여 개발의 필요성 및 지점을 결정하였고, 치수부분은 홍수피해액, 수해상습지 및 재해위험지구 등을, 소규모댐의 설치 목적별로 지표들을 핵함수를 이용한 비매개변수적 확률밀도함수법으로 지수화하여 우선순위를 결정하였다.
음성의 특성은 지연에 매우 민감한 (delay-sensitive) 트래픽으로 시스템에서 손실에 민감한 (loss-sensitive) 다른 트래픽과 동일한 방식으로 서비스되어서는 두 트래픽 모두의 QoS (Quality of Service)를 만족시킬 수 없다. 효율적인 트래픽의 처리를 위해서는 시스템의 상태에 따라 손실에 민감한 트래픽에 영향을 적게 주면서 지연민감 트래픽의 성능도 만족하는 것이 바람직하다. 본 논문에서 도입한 동적우선권제어함수 (Dynamic Priority Control Function, DPCF)는 시스템의 상태에 따라 각 트래픽에 우선권을 동적으로 할당하여 서비스 스케줄링을 제어하는 함수f(·)로 기존의 우선권 제어방식을 더욱 일반화시킨 방식이다. 클래스 1의 손실민감 트래픽과 음성과 같은 클래스 2의 지연민감 트래픽을 수용하는 시스템에 TBPJ (Threshold-based Bernoulli Priority Jump) 방식의 DPCF을 적용하여 성능을 분석하였다. DPCF은 각 시스템에 대기하고 있는 트래픽의 양과 시스템의 가용 용량인 버퍼의 threshold에 따라 각 트래픽 클래스에 우선권을 동적으로 할당하여 서비스가 이루어지도록 한다. 성능분석을 통하여 TBPJ 제어방식이 기존의 우선권 제어 방식보다 성능 및 효율성에 있어서 우수함을 입증하였다. 즉 성능을 분석한 결과 손실민감 트래픽의 성능저하는 미미하고 지연민감 트래픽의 성능향상은 현저히 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영어를 PC상에서 효과적으로 타이핑하면서 영어 학습 효과까지 얻기 위하여 파이썬의 클래스와 함수 구조를 이용하여 사용자 중심의 적응적 영문 타이핑 프로그램을 구현한다. 사용자는 필요한 영어 예문을 텍스트 파일로 생성한 후 연결하여 영문 타이핑 연습에 활용할 수 있도록 하고 타이핑 연습에 사용된 영어 문장을 기반으로 기억력 테스트를 할 수 있는 기능을 제공하여 영어 학습 효과를 얻을 수 있도록 한다. 구현된 프로그램의 인터페이스는 게임 형식으로 구성하여 흥미롭게 접근할 수 있고 사용자간의 순위를 공개하여 타이핑 속도와 영어 학습에 긍정적인 자극을 제공하여 사용자들의 영문 타이핑 속도를 향상시킴과 동시에 영어 학습 효과까지 높일 수 있을 것으로 기대한다.
다양한 이미지 샘플의 Eye test를 바탕으로 기술적인 화질 지표 조절을 통하여 감성 화질을 최적화 시키는 방법이 소개된다. 여러 가지 이미지 콘텐츠의 다양한 이미지에 대하여, 콘트라스트, 명도, 채도 화질 지표 톤 커브를 사용하여 평가가 수행 되었다. 이미지 화질 향상에 기여하는 우선순위는 명암, 채도 및 밝기 순으로 분석 되었다. 이미지 감성 화질 측정치의 기술적인 화질 지표 변화에 따른 기울기의 공통점을 살펴본 결과, 거의 0, 중간 그리고 최대 기울기의 영역으로 구성된 함수 형태로 모델링을 할 경우, 기존의 역 U 형태의 성질 뿐 아니라 log 또는 포화 형태의 감성 화질 변화까지 분석 가능함을 알 수 있었다. 단일 및 복수의 화질 지표의 경우에 대하여도 화질 개선 방안이 모색되었으며, 기존 및 본 논문에서 분석된 결과를 위한 새로운 함수가 소개 되었다. 복수의 통합적 이미지 화질 지표를 통하여 향상 시킬 경우 오직 몇몇 한정된 지표 제어의 경우에만 실현 가능하다는 것을 알 수 있었다. 또한, 화질 향상 방법은 영상 콘텐츠에 따라 크게 차이가 없음을 알 수 있었다.
댐 위험도 해석시 수문학적 변량(강수, 유출 및 수위)들의 상호관계를 고려한 체계적인 분석과정이 요구된다. 그러나 기존 댐 위험도 해석 연구에서는 변량간의 체계적인 관계 평가를 수행하는데 있어서 한계점을 나타내고 있다. 이러한 점에서, 본 연구에서는 수리 수문학적 변량간의 관계를 효과적으로 평가하고자 Bayesian Network 기반의 댐 위험도 해석 기법을 개발하였다. 실제 댐에 대해서 제안된 모형을 적용한 결과 파괴인자간의 상호관계 규명 및 불확실성을 평가하는데 있어서 기존 연구보다 쉽게 가장 큰 파괴인자를 파악할 수 있는 장점이 있었다. 이와 더불어 다양한 시나리오에 따른 댐의 안정성을 파괴확률 및 예상피해의 함수인 위험도로 평가할 수 있도록 하였다. 즉, 기존 댐 위험도 기법으로 수행한 결과에서는 월류 확률이 도출 되지 않았지만, Copula 함수를 도입하여 댐 초기수위를 고려한 결과 댐 월류 확률이 발생하였으며, 피해결과 역시 크게 증가하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 기반으로 향후 댐의 보수보강 등의 우선순위 결정을 위한 도구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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